很简单的程序，用matlab的for循环应该怎么编写啊

我觉得前面回答的貌似已经可以了，难道你是想看到屏幕输出“y1=1；y2=4；y3=9；”，那你可以试试这个：

for i=1:3

y(i)=i^2;

fprintf(1,['y' num2str(i) '=%d;'],y(i));

end

fprintf(1,'\n');

结果是：

y1=1;y2=4;y3=9;

>>

1、matlab是一个功能强大的软件，不仅仅在数据处理方面很优秀，在界面编程方面同样优秀，这里简单介绍下matlab界面编程的基础步骤。

2、在打开的matlab程序中，点击new---graphic user interface，打开创建gui向导--我们选择blank gui，创建空白的gui界面---选择左侧我们需要的控件，如下图，我们选择一个button---将控件拖入到gui界面的合适的位置，双击打开设置属性的界面---设计好界面后，我们先不要编写函数内容，先运行界面---他会提醒我们激活界面将保存界面和代码，我们选择yes---输入文件名，点击保存---我们回到界面编辑界面，点击button右键打开右键菜单，点击view callbacks---callback，来跳转到该控件的回调函数---我们在该函数中输入代码---这时，我们运行程序，点击按钮，即可以在命令窗口中看到button执行的效果。

3、先运行界面，使得matlab给我们创建界面的代码，然后在view callback。

程序：

wlp = 035pi;

whp = 065pi;

wc = [wlp/pi,whp/pi];

N = ceil(8/015);

n=0:N-1; 

window= hanning(N);

[h1,w]=freqz(window,1);

subplot(411); 

stem(window); %画窗函数

axis([0 60 0 12]);

grid;

xlabel('n'); 

title('Hanning窗函数');

subplot(412);   

plot(w/pi,20log(abs(h1)/abs(h1(1))));  %画Hanning窗频谱图

axis([0 1 -350 0]);

grid;

xlabel('w/pi');

ylabel('幅度(dB)'); 

title('Hanning窗函数的频谱');

hn = fir1(N-1,wc, hanning (N));%基于窗函数的 FIR 滤波器

[h2,w]=freqz(hn,1,512);   %freqz是用离散傅里叶变换的标准公示计算的 fft使用快速傅里

subplot(413);  

stem(n,hn); 

axis([0 60 -025 025]);

grid;

xlabel('n');

ylabel('h(n)'); 

title('Hanning窗函数的单位脉冲响应');

subplot(414); 

plot(w/pi,20log(abs(h2)/abs(h2(1))));

grid;

xlabel('w/pi');

ylabel('幅度(dB)');

title('滤波器相对幅度响应')

结果：

function y=Disfrft(f,a,p)

% Computes discrete fractional Fourier transform

% of order a of vector x

% p (optional) is order of approximation, default N/2

N = length(f); even = ~rem(N,2);

shft = rem((0:N-1)+fix(N/2),N)+1;

f = f(:);

if (nargin==2), p = N/2; end;

p = min(max(2,p),N-1);

E = dFRFT(N,p);

y(shft,1)=E(exp(-jpi/2a([0:N-2 N-1+even]))'(E'f(shft)));

function E=dFRFT(N,p)

%function E=dFRFT(N,a,p) returns the NxN eigenvectors of the

%Fourier transform matrix

%The optional argument p is the order of approximation

global E_saved p_saved

if (length(E_saved) ~= N | p_saved ~= p),

E = make_E(N,p);

E_saved = E; p_saved = p;

else

E = E_saved;

end;

function E = make_E(N,p)

%Returns sorted eigenvectors and eigenvalues of corresponding vectors

%Construct matrix H, use approx order ord

d2 = [1 -2 1]; d_p = 1; s = 0; st = zeros(1,N);

for k = 1:p/2,

d_p = conv(d2,d_p);

st([N-k+1:N,1:k+1]) = d_p; st(1) = 0;

temp = [1:k;1:k]; temp=temp(:)'/[1:2k];

s = s + (-1)^(k-1)prod(temp)2st;

end;

% H = circulant + diagonal

col = (0:N-1)'; row = (N:-1:1);

idx = col(:,ones(N,1)) + row(ones(N,1),:);

st = [s(N:-1:2)';s(:)];

H = st(idx)+diag(real(fft(s)));

%Construct transformation matrix V

r = floor(N/2);

even = ~rem(N,2);

V1 = (eye(N-1)+flipud(eye(N-1)))/sqrt(2);

V1(N-r:end,N-r:end) = -V1(N-r:end,N-r:end);

if (even), V1(r,r)=1; end

V = eye(N); V(2:N,2:N) = V1;

% Compute eigenvectors

VHV = VHV';

E = zeros(N);

Ev = VHV(1:r+1,1:r+1); Od = VHV(r+2:N,r+2:N);

[ve,ee]=eig(Ev); [vo,eo]=eig(Od);

%malab eig returns sorted eigenvalues

%if different routine gives unsorted eigvals, then sort first

%[d,inde] = sort(diag(ee)); [d,indo] = sort(diag(eo));

%ve = ve(:,inde'); vo = vo(:,indo');

E(1:r+1,1:r+1) = fliplr(ve); E(r+2:N,r+2:N) = fliplr(vo);

E = VE;

%shuffle eigenvectors

ind = [1:r+1;r+2:2r+2]; ind = ind(:);

if (even), ind([N,N+2])=[]; else ind(N+1)=[]; end

E = E(:,ind');

用function函数，再在主程序中调用就可以。

举个简单的例子建立一个myfunctionm，然后在文件中写。

functiony=myfunction(a,b)

其中a,b是输入函数的参数，y是函数返回的值。当需要返回多个值时，可以将y看作一个数组，或者直接将函数的开头写成如function [x,y]=myfunction(x,y)的形式。

然后就是定义函数的内容，通俗的说就是怎样由输入参数a,b得到返回值y。比如最简单的y=a+b。

总结一下，将下面的代码

function y=myfunction(a,b)

y=a+b;

保存为一个m文件myfunctionm，调用方式如下。

num=myfunction(3,4);

这样就可以由函数中的y=a+b得到num的值是3+4=7。

matlab 程序的文件代码是以m文件的形式呈现的。将matlab代码编写进m文件内然后运行即可。

例子：

建立一个 helloworldm

文件内包括内容如下：

fprintf('Hello World!');

使用快捷键F5直接运行，然后可以在控制台下看到打印的：

Hello World!

循环不占内存，而化为矩阵需要更加多的内存

反而觉得你的文件读 *** 作 fid1的打开和关闭为什么要写在循环里面

这样每次循环都要打开和关闭文件一次很不合理

造成你内存不够的主要原因是你定义的 tyty元胞数组，其大小是50000x50000的所以很占内存

实际相等的字符不会有那么多，把代码改成以下那样吧

fid=fopen('read1txt','r');

fid1=fopen('read11txt','r');

k=0;tyty={};

for i=1:1:50000

qq=fgetl(fid);

for j=1:1:50000

weixin=fgetl(fid1);

if strcmp(qq,weixin)

k=k+1;

tyty{k}=qq;

end

end

end

sta=fclose(fid1);

sta1=fclose(fid);

将模拟频率转化为数字频率，设取样时间为T（要满足抽样定理） Ωp=2πfpT Ωs=2πfsT 过渡带宽度△Ω=Ωp-Ωs 阻带衰减已经超过74db，要选用Kaiser窗了，Kaiser的参数可变，要根据公式确定滤波器的参数一般都选用Ⅰ型线性相位滤波器即滤波器阶数M为偶数，程序如下： wp=;ws=;Ap=1;As=100; Rp=1-10^(-005Ap);Rs=10^(-005As); f=[fp fs]; a=[0 1]; dev=[Rp Rs]; [M,wc,beta,ftype]=kaiserord(f,a,dev); M=mod(M,2)+M; h=fir1(M,wc,ftype,kaiser(M+1,beta)); omega=linspace(0,pi,512); mag=freqz(h,[1],omega); plot(omega/pi,20log10(abs(mag))); grid; omega1=linspace(0,wp,512); h1=freqz(h,[1],omega1); omega2=linspace(ws,pi,512); h2=freqz(h,[1],omega2); fprintf('Ap=%4f\n',-20log10(min(abs(h1)))); fprintf('As=%4f\n',-20log10(max(abs(h2)))); 运行程序可以得到滤波器的通阻带衰减，画出频率响应，若同阻带衰减不满足要求还可以使用滤波器的优化，一般使用的等波纹FIR进行优化

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